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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114387517A(43)申请公布日2022.04.22(21)申请号202210025730.1(22)申请日2022.01.11(71)申请人中国矿业大学(北京)地址100083北京市海淀区学院路丁11号(72)发明人陈伟徐雅梦(51)Int.Cl.G06V20/10(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书3页附图6页(54)发明名称一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法(57)摘要本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,该方法能够在高分辨率影像中识别温室大棚,并实时获取大棚的分布情况。获取高分辨率的遥感影像,采用深度学习方法对研究区内的温室大棚进行识别和提取,并统计其覆盖面积和数量。该方法能够表明深度学习方法可以在高分辨率影像中快速有效地提取温室大棚信息,以此根据提取结果对实验区域进行农业污染监管以及农业发展规划,这对于缓解粮食安全问题、防治污染有着重要意义。CN114387517ACN114387517A权利要求书1/2页1.一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其过程包括以下步骤:A、对样本区域内的蔬菜大棚类型进行调查统计,根据调查结果结合高分辨率影像对温室大棚进行标注,获得标注图像B、标注图像与原始影像按照10:1的比例划分为训练集和测试集,其中为增加训练集数据量,裁剪时按照512的宽度和256的步长进行裁剪。C、为增加数据多样性和避免过拟合情况,对训练集进行数据增强;D、将训练集输入深度学习模型中进行迭代训练,获得最佳权重模型;E、使用该模型对其他区域影像进行预测,获得初步预测结果;F、针对预测结果中出现的错分多分问题进行去除最小连通域的后处理,获得最终预测结果。2.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤A具体包括:A1、选择蔬菜大棚类型较多,影像呈现有明显差异的区域作为样本区域;A2、对样本区域内蔬菜大棚类型进行统计,并使用ArcMap进行矢量化标注;A3、标注的矢量结果进行二值图的转化,生成格式为png的标注文件。3.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤B具体包括:B1、将部分原始影像和标注图像以512为大小,256为步长,重叠裁剪,作为训练集;B2、剩余原始影像和标注图像裁剪后作为测试集,训练集和测试集的数据量大致为10:1的比例。4.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤C具体包括:C1、对训练集数据随即进行增强,这里采用随机水平翻转、垂直翻转、对角线翻转和旋转90°等操作。5.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤C具体包括:D1、以Pytorch为框架,编写语义分割模型U‑Net,以交叉熵作为损失函数:式中,qi(x)表示神经网络输出中类别概率值中最大值,此时pi(x)=1;Adam方法为优化器:式中,Wt为t次迭代时的权重值,η为动量向量,mt和vt分别为一阶动量项和二阶动量,和分别为各自的修正值,∈为取值极小的数,为防止出现分母为0的情况;D2、训练数据按照模型格式要求进行输入,迭代100次进行训练;D3、以获得的模型再对训练集和测试集进行精度评价,对此训练并对比之后,选择在训练集和测试集均表现良好的模型作为最佳模型。2CN114387517A权利要求书2/2页6.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤D具体包括:E1、下载其他地区影像,进行数据格式由tiff到jpg的转换,以满足深度学习模型的数据要求;E2、以上一步获得的最佳模型对影像进行预测,可获得初步预测结果。7.如权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法,其特征在于,所述步骤E具体包括:F1、初预测结果中存在错分和多分的小斑块,使用opencv中的构造连通域方法,使像素以八连通方式进行标记,以使各区域内像素独立;F2、对连通域较小的区域,以合适的阈值进行去除,可获得最终分割结果。3CN114387517A说明书1/3页一种基于高分辨率遥感影像的温室大棚智能提取方法技术领域[0001]本发明涉及遥感影像,深度学习技术领域,特别是涉及一种基于计算机视觉中语义分割技术进行地物识别提取的方法。背景技术[0002]全球人口的迅速增长促进了全世界对粮食和其他农产品的需